ViLBERT-Paddle

December 20, 2021 · View on GitHub

基于paddle框架的ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Tasks实现

一、简介

本项目使用paddle框架复现ViLBERT模型。该模型包含两个并行的流，分别用于编码visual和language，并且加入了 co-attention transformer layer 来增强两者之间的交互，得到 pretrained model。作者在多个 vision-language 任务上得到了多个点的提升。

注: AI Studio项目地址: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2609611.

您可以使用AI Studio平台在线运行该项目!

论文:

[1] J. Lu, D. Batra, D. Parikh, S. Lee, "ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Tasks", NIPS, 2019.

参考项目:

vilbert-multi-task [官方实现]

二、复现精度

所有指标均为模型在RefCOCO+的验证集评估而得

指标	原论文	复现精度
Acc	72.34	72.71

三、数据集

本项目所使用的数据集为RefCOCO+。该数据集共包含来自19,992张图像的49,856个目标对象，共计141,565条指代表达。本项目使用作者提供的预提取的bottom-up特征，可以从这里下载得到（我们提供了脚本下载该数据集以及图像特征，见download_dataset.sh）。

四、环境依赖

硬件：CPU、GPU
软件：
- Python 3.8
- PaddlePaddle == 2.1.0

五、快速开始

step1: clone

# clone this repo
git clone https://github.com/fuqianya/ViLBERT-Paddle.git
cd ViLBERT-Paddle

step2: 安装环境及依赖

pip install -r requirements.txt

step3: 下载数据

# 下载数据集
bash ./download_dataset.sh

# 下载paddle格式的预训练模型
# 放于checkpoints/bert_base_6_layer_6_connect_freeze_0下
# 下载链接: https://drive.google.com/file/d/1QMJz5anz_git8NFThUgacOBgYti_of4g/view?usp=sharing

# 编译REFER
cd pyutils/refer && make
cd ..

step4: 训练

python train.py --gradient_accumulation_steps 1

Change gradient_accumulation_steps to adapt your GPU memory.

step5: 测试

python eval.py --from_pretrained ./checkpoints/refcoco+_bert_base_6layer_6conect-pretrained/paddle_model_19.pdparams

使用预训练模型进行预测

模型下载: 谷歌云盘

将下载的模型权重以及训练信息放到checkpoints/refcoco+_bert_base_6layer_6conect-pretrained目录下, 运行step5的指令进行测试。

六、代码结构与详细说明

├── checkpoints     　   # 存储训练的模型
├── config             　# 配置文件
├── data            　   # 预处理的数据
├── model
│   └── vilbert.py    　 # 模型
│   └── rec_dataset.py 　# 加载数据集
│   └── optimization.py　# 定义优化器
├── result            　 # 存放预测结果
├── pyutils 
│   └── refer          　# REFER
├── utils 
│   └── io.py          　# io工具
│   └── eval_utils.py  　# 测试工具
│   └── utils.py       　# 其他工具
├── download_dataset.sh　# 数据集下载脚本
├── train.py           　# 训练主函数
├── eval.py            　# 测试主函数
└── requirement.txt   　 # 依赖包

七、模型信息

关于模型的其他信息，可以参考下表：

信息	说明
发布者	fuqianya
时间	2021.08
框架版本	Paddle 2.1.0
应用场景	多模态
支持硬件	GPU、CPU
下载链接	预训练模型 \| 训练日志